ByteDance-Seed-1.8 è un modello deep-thinking su BytePlus ModelArk, attualmente in beta, a cui la sua pagina del modello attribuisce una comprensione multimodale e capacità agentiche più forti e prestazioni superiori su un'ampia gamma di compiti complessi del mondo reale.
- Input
- testo immagine video $0.25/M
- Output
- testo $2/M
- Lettura cache
- $0.05/M
- Contesto
- 262K
- vs GPT-4o
- ~95% più economico
Prompt oltre 128K token: l'intera richiesta viene fatturata a $0.5/M in input · $4/M in output
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 68 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 256.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 65.536 |
Prompt caching
| Modalità | automatico + esplicito |
|---|---|
| Prefisso min. | 1.024 |
Ragionamento
| Parametro del provider | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| Valori accettati | thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high |
| Valore di default | enabled, con reasoning_effort medium applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | Sì |
| Comportamento del ragionamento | La traccia viene restituita in reasoning_content; da seed-1.8 in poi resta nella cronologia della conversazione invece di essere scartata, ed è il modello a decidere se reimmetterla nell'inferenza. |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high parametri esposti dal gateway: vale la mappatura del provider indicata sopra |
Modello
| Modalità | testo + immagine + video → testo |
|---|
- Modello agentico generalista (capacità di ricerca/codice/GUI-agent, vision nativa)
- id ModelArk seed-1-8 (versione seed-1-8-251228, Beta)
- 256K di contesto, 64K di output massimo incl. CoT
- ragionamento profondo minimal/low/medium/high
- function calling in strict mode
Un solo prompt, misurato attraverso il gateway
ByteDance Seed 1.8 superato · 3 sentences
Enabling reasoning capabilities means our LLMs now run multi-step inference chains instead of generating short, direct responses, which doubles the compute resources consumed per query since each step requires processing additional context and intermediate outputs to arrive at a logical conclusion. Additionally, teams across finance, legal, and operations have rapidly adopted these reasoning tools for high-complexity workflows—like automated contract clause analysis and quarterly forecast variance checks—that were previously done manually, leading to a 20% uptick in overall query volume on top of higher per-query costs. While this has temporarily doubled our LLM bill, the time saved on labor-intensive tasks is already reducing overtime costs for senior staff, and we project these efficiency gains will offset the increased LLM expenses and generate net savings by Q4 of this year.
out 741 tok (+581 ragionamento) latenza 11.1 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
ByteDance Seed 1.8 superato · 8/8 cases
### Fixed Function ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i-1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Bug Explanation The original function had two critical bugs: 1) It initialized `best` and `cur` to 0, ignoring that any non-empty list has a minimal run length of 1 (causing single-element inputs to return 0 instead of 1). 2) It counted consecutive equal transitions (e.g., for a run of 3 elements, it counted 2 transitions) instead of the actual run length, leading to off-by-one errors for all runs—including those ending at the last index (like [2,2,2] returning 2 instead of 3). […]
out 2072 tok (+1817 ragionamento) latenza 26.1 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
ByteDance Seed 1.8 superato · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }
out 757 tok (+695 ragionamento) latenza 10.6 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
ByteDance Seed 1.8 non superato · 147 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re launching a cross-provider prompt caching feature for our API gateway, built to solve key challenges for teams leveraging multiple AI service providers. Many teams reuse standardized prompts across tools but incur unnecessary latency and inflated costs from resubmitting identical requests to different platforms. This feature automatically detects and stores matching prompts across all connected providers in an encrypted, user-configurable cache, cutting redundant API calls by up to 55% and reducing average request latency by 40% for repeated prompts. It supports all major AI providers and integrates with existing gateway workflows, with options to set cache expiration times per prompt category. […]
out 1146 tok (+970 ragionamento) latenza 15.2 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Usa ByteDance Seed 1.8 in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="ByteDance-Seed-1.8",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "ByteDance-Seed-1.8",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "ByteDance-Seed-1.8",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "ByteDance-Seed-1.8",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("ByteDance-Seed-1.8")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Informazioni su ByteDance Seed 1.8
- Le note di rilascio aggiungono una comprensione multimodale migliorata e una gestione del contesto più flessibile.
- Accetta input di testo, immagini e video e restituisce testo, con una finestra di contesto da 256K, un massimo di 224K in input e 64K in output incluso un budget di 32K per la chain-of-thought, oltre a function calling, output strutturato e caching del contesto.
- Due dettagli vanno impostati prima della produzione: l'output massimo è predefinito a 4K, ben al di sotto del tetto di 64K, e thinking.type è abilitato di default senza una modalità automatica, quindi il ragionamento profondo va disattivato esplicitamente se non lo si vuole.
- La profondità si regola separatamente con reasoning_effort a minimal, low, medium o high, con medium come valore predefinito.
- La novità di punta della generazione è l'encoder visivo: le immagini fino a quattro megapixel costano ora il 44,4% dei token addebitati dalla versione precedente, l'input ad alto dettaglio arriva a nove megapixel e il tetto dei fotogrammi video raddoppia a 1.280, anche se caricare video tramite la Files API richiede di nominare questo modello, altrimenti viene usato l'encoder precedente.
- Il caching funziona in forma implicita ed esplicita sia a livello di prefisso sia di sessione, il context editing può cancellare il thinking o le chiamate a strumenti precedenti, ed è supportata l'inferenza batch.
- Synthorai lo serve tramite il suo endpoint gateway compatibile OpenAI.
FAQ
L'API di ByteDance Seed 1.8 si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. A $0.25/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 500 richieste da ~8K token a ByteDance Seed 1.8.
In cosa eccelle ByteDance Seed 1.8?
Comprensione multimodale e capacità agentiche più forti; input di testo, immagini e video; contesto da 256K con budget di 32K per la chain-of-thought. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa ByteDance Seed 1.8?
Su Synthorai ByteDance Seed 1.8 costa $0.25 per milione di token di input e $2 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.05/M.
Qual è la finestra di contesto di ByteDance Seed 1.8?
ByteDance Seed 1.8 ha una finestra di contesto di 262K token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 65,536 token.
ByteDance Seed 1.8 supporta il prompt caching?
Sì: il caching automatico è attivo di default, con una modalità esplicita per risparmi garantiti. I token di input letti dalla cache costano $0.05/M, contro $0.25/M senza cache; per andare in cache un prompt deve avere un prefisso stabile di 1,024 token. Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a ByteDance Seed 1.8?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="ByteDance-Seed-1.8" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
Modelli correlati
Confronta
Ogni valore di questa pagina è ripreso dalla documentazione del provider (il link è qui sopra) e riporta la data dell'ultima verifica. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; per le specifiche che ogni provider definisce a modo suo indichiamo la differenza invece di metterle in un grafico. Qui non c'è nulla di misurato da noi e non assegniamo punteggi.